吉西他滨联合多西他赛序贯多柔比星对比观察治疗术后高危子宫平滑肌肉瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于经手术切除后的高危子宫平滑肌肉瘤患者,比较辅助吉西他滨联合多西他赛序贯多柔比星化疗与观察两种策略的疗效

Gynecologic Oncology GroupGynecologic Oncology Group
clinicaltrials
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医学影像预测Stage I Uterine Sarcoma AJCC v7Uterine Corpus Leiomyosarcoma
Gemcitabine Hydrochloride and Docetaxel Followed by Doxorubicin Hydrochloride or Observation in Treating Patients With High-Risk Uterine Leiomyosarcoma Previously Removed by Surgery

基本信息

模态
医学影像
任务类型
预测
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

吉西他滨联合多西他赛序贯多柔比星对比观察治疗术后高危子宫平滑肌肉瘤

该数据集来自 clinicaltrials.gov,聚焦于经手术切除后的高危子宫平滑肌肉瘤患者,比较辅助吉西他滨联合多西他赛序贯多柔比星化疗与观察两种策略的疗效。主要目标是评估总生存期是否在化疗组更优,次要目标包括无复发生存期及年龄、肿瘤大小、宫颈受累和核分裂率等复发或死亡预测因素。数据可用于肿瘤治疗方案的生存预测建模与预后因素分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):疾病:Stage I Uterine Sarcoma AJCC v7、Uterine Corpus Leiomyosarcoma。主要目标:I. 确定在子宫局限性高级别平滑肌肉瘤患者中,分配至辅助吉西他滨盐酸盐(吉西他滨)联合多西他赛序贯多柔比星盐酸盐治疗的患者的总生存期是否优于分配至观察的患者。次要目标:I. 确定与观察相比,辅助吉西他滨联合多西他赛序贯多柔比星治疗是否改善子宫局限性高级别平滑肌肉瘤患者的无复发生存期。II. 探索复发或死亡的潜在预测因素(如患者年龄、机构报告的肿瘤大小、宫颈受累(是或否)及核分裂率)的影响。大纲:患者被随机分配至2个治疗组中的1组。第I组:患者接受辅助吉西他

【主题与分类】

主题标签:Stage I Uterine Sarcoma AJCC v7、Uterine Corpus Leiomyosarcoma。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT01533207

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

条件:I期子宫肉瘤(AJCC第7版),子宫体平滑肌肉瘤。主要目的:I. 确定接受辅助吉西他滨盐酸盐(吉西他滨)联合多西他赛序贯多柔比星盐酸盐治疗的子宫局限性高级别平滑肌肉瘤患者,其总生存期是否优于观察组患者。次要目的:I. 确定接受辅助吉西他滨联合多西他赛序贯多柔比星治疗的子宫局限性高级别平滑肌肉瘤患者,其无复发生存期是否较观察组有所改善。II. 探索复发或死亡的潜在预测因素(如患者年龄、机构报告的肿瘤大小、宫颈受累情况(是或否)及核分裂率)的影响。方案概要:患者随机分配至2个治疗组中的1组。第I组:患者在第1天和第8天接受吉西他滨盐酸盐静脉注射(IV),持续70-90分钟;第8天接受多西他赛静脉注射,持续30-60分钟。患者还在第9-15天接受非格司亭皮下注射(SC),或在第9天或第10天接受培非格司亭皮下注射。

在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,每21天重复一次治疗,最多4个疗程。随后患者接受计算机断层扫描(CT)和/或磁共振成像(MRI)。无疾病证据的患者在无疾病进展或不可接受的毒性情况下,每21天静脉注射盐酸多柔比星,共4个疗程。患者还在第2-8天皮下注射非格司亭,或在第2天或第3天皮下注射聚乙二醇非格司亭。II组:患者接受临床观察。研究治疗完成后,两组患者均每4个月随访一次,持续3年,之后每6个月随访一次,持续2年。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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